Dalam pertanyaan ini - Apakah ada metode untuk membangun pohon keputusan yang memperhitungkan prediktor terstruktur / hierarkis / multilevel? - mereka menyebutkan metode data panel untuk pohon.
Apakah ada metode data panel khusus untuk mendukung Mesin Vector dan Jaringan Saraf Tiruan? Jika demikian, dapatkah Anda mengutip beberapa makalah untuk algoritme dan (jika tersedia) paket R yang mengimplementasikannya?
r
machine-learning
svm
panel-data
cart
Carlos Cinelli
sumber
sumber
Jawaban:
LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang) mungkin relevan untuk Anda. Jenis model ini dapat menangani banyak fitur dalam berbagai titik waktu, yang harus sesuai dengan data panel. Berikut adalah penjelasan yang sangat bagus tentang konsep LSTM, dan di sini adalah paket yang mengimplementasikan versi R dari LSTM.
sumber
Saat Anda memiliki data panel, ada tugas berbeda yang dapat Anda coba selesaikan, misalnya klasifikasi / regresi seri waktu atau perkiraan panel. Dan untuk setiap tugas, ada banyak pendekatan untuk menyelesaikannya.
Saat Anda ingin menggunakan metode pembelajaran mesin untuk menyelesaikan perkiraan panel, ada sejumlah pendekatan:
Mengenai data input Anda (X), unit perawatan (misalnya negara, individu, dll) sebagai sampel pertama, Anda bisa
Mengenai data output Anda (y), jika Anda ingin meramalkan beberapa titik waktu di masa mendatang, Anda bisa
Semua pendekatan di atas pada dasarnya mengurangi masalah peramalan panel ke regresi deret waktu atau masalah regresi tabular. Setelah data Anda berada dalam format time series atau tabular regression, Anda juga dapat menambahkan fitur invarian waktu untuk pengguna.
Tentu saja ada opsi lain untuk menyelesaikan masalah peramalan panel, seperti misalnya menggunakan metode peramalan klasik seperti ARIMA yang disesuaikan dengan data panel atau metode pembelajaran mendalam yang memungkinkan Anda untuk secara langsung membuat urutan prediksi urutan.
sumber